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来自话题: <a href="/topic/19552330" data-hovercard="t$b$19552330" data-token="19552330" data-topicid="707" data-follow="1" data-interest="1" target="_blank" data-za-element-name="Title">程序员</a>

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<h2 class="feed-title"><a class="question_link" href="/publications/weekly/19551673" target="_blank" data-za-element-name="Title">再内向也不怕：职场高效沟通方法</a></h2>

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<div class="ebook-content" data-author-name="大河" data-entry-url="/publications/weekly/19551673">
<div class="zh-summary summary clearfix">
<img src="https://pic4.zhimg.com/50/017d7c47843b8816a0ab583d37628947_b.jpg" class="origin_image inline-img zh-lightbox-thumb inline-img--ebook">
<span class="summary-author">作者：大河 等</span>
在工作中，你是否会遇到这样的情况：
与领导同事开会沟通，结结巴巴一脑袋的想法说不出；跨部门合作，进展需求常常表达不清；偶然遇到同事，尴尬不知说什么才好……

职场沟通如此重要，以至于不擅长社交、性格…
<a href="/publications/weekly/19551673" target="_blank" class="summary-tail-button">查看详情</a>
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来自话题: <a href="/topic/19552330" data-hovercard="t$b$19552330" data-token="19552330" data-topicid="707" data-follow="1" data-interest="1" target="_blank" data-za-element-name="Title">程序员</a>

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<h2 class="feed-title"><a target='_blank' class="post-link" href="https://zhuanlan.zhihu.com/p/25377878" data-za-element-name="Title">那场围绕“A卡N卡谁更好”的血案，这几天有了判决结果</a></h2>

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>游研社</a><span class="OrgIcon sprite-global-icon-org-14" data-tooltip="s$b$已认证的机构"></span></span>
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<div class="post-content" data-author-name="游研社" data-entry-url="https://zhuanlan.zhihu.com/p/25377878">
<textarea class="content hidden">&lt;img src=&quot;https://pic4.zhimg.com/v2-e1f8935ea38e51dfd0699965a45efd53_b.jpg&quot; data-rawwidth=&quot;625&quot; data-rawheight=&quot;351&quot; class=&quot;origin_image zh-lightbox-thumb&quot; width=&quot;625&quot; data-original=&quot;https://pic4.zhimg.com/v2-e1f8935ea38e51dfd0699965a45efd53_r.jpg&quot;&gt;文/&lt;a href=&quot;https://www.zhihu.com/people/evaun/answers&quot; class=&quot;internal&quot;&gt;九月&lt;/a&gt;&lt;br&gt;&lt;br&gt;&lt;p&gt;一如索粉、软饭和任天堂玩家的相互争执，在PC党之间有关A卡和N卡的对比也从未停歇。各大网站不断提供评测对比还不够，网友们也自发制作各种互黑恶搞对比，比如这近年来流传最广的这张：&lt;br&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;&lt;img src=&quot;https://pic1.zhimg.com/v2-892f1f851c34392ef9ff58ab86e2a1f0_b.jpg&quot; data-rawwidth=&quot;480&quot; data-rawheight=&quot;464&quot; class=&quot;origin_image zh-lightbox-thumb&quot; width=&quot;480&quot; data-original=&quot;https://pic1.zhimg.com/v2-892f1f851c34392ef9ff58ab86e2a1f0_r.jpg&quot;&gt;以及这张：&lt;br&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;&lt;img src=&quot;https://pic1.zhimg.com/v2-aa68d655d3c80d7818d7bacd75c8a284_b.jpg&quot; data-rawwidth=&quot;580&quot; data-rawheight=&quot;219&quot; class=&quot;origin_image zh-lightbox-thumb&quot; width=&quot;580&quot; data-original=&quot;https://pic1.zhimg.com/v2-aa68d655d3c80d7818d7bacd75c8a284_r.jpg&quot;&gt;&lt;i&gt;（知乎无法显示动图，请点击“&lt;a href=&quot;https://link.zhihu.com/?target=http%3A//mp.weixin.qq.com/s/sP3voAUjaQ6gaieKk9T7XA&quot; class=&quot; wrap external&quot; target=&quot;_blank&quot; rel=&quot;nofollow noreferrer&quot;&gt;微信原文&lt;i class=&quot;icon-external&quot;&gt;&lt;/i&gt;&lt;/a&gt;”）&lt;/i&gt;&lt;/p&gt;&lt;br&gt;&lt;p&gt;这种发源于贴吧的显卡对比图多数都是没有恶意的搞笑性质，用户的偶尔骂战也都停留在网络社交平台。不过这件事儿到了邻国俄罗斯，可能就不是发帖互喷这么简单了：&lt;br&gt;&lt;/p&gt;&lt;br&gt;&lt;p&gt;在程序员节的聚会上，两位俄罗斯年轻人为了争执N卡和A卡到底谁更优秀而大打出手，最终引发命案。&lt;/p&gt;&lt;img src=&quot;https://pic1.zhimg.com/v2-c6026f40e7c9bea88ffbaf317a5ca76c_b.jpg&quot; data-rawwidth=&quot;686&quot; data-rawheight=&quot;744&quot; class=&quot;origin_image zh-lightbox-thumb&quot; width=&quot;686&quot; data-original=&quot;https://pic1.zhimg.com/v2-c6026f40e7c9bea88ffbaf317a5ca76c_r.jpg&quot;&gt;&lt;p&gt;&lt;i&gt;俄罗斯网站的相关报道&lt;/i&gt;&lt;/p&gt;&lt;br&gt;&lt;p&gt;事情发生于2016年9月16日，俄罗斯的萨兰斯克。亚历山大·特拉菲莫夫（31岁）与叶甫盖尼·柳林（37岁）在前者的家里进行小聚——庆祝刚刚过去的程序员节。&lt;/p&gt;&lt;br&gt;&lt;p&gt;在饭局中，亚历山大忽然开始讨论有关显卡的话题，引发了轻微的争执。&lt;strong&gt;年纪稍长的叶甫盖尼试图以长辈的口吻终结讨论，称AMD的显卡散热在专业领域更上一筹。但同样是程序员的亚历山大则指出，这个说法会让玩家伤心，只有NVIDIA的显卡才能展现游戏的灵魂。&lt;/strong&gt;&lt;/p&gt;&lt;br&gt;&lt;p&gt;在酒精的作用下，两人的矛盾从言语攻击升级到肢体冲突，最终亚历山大抓起了厨房的斧头，挥向叶甫盖尼。在砍死叶甫盖尼之后，亚历山大似乎觉得还不过瘾，又操起尖刀向尸体刺了11刀。当日凌晨，醒酒的凶手立刻藏匿并焚烧了尸体，清洗血迹，试图毁灭证据，并向被害者家属声称叶甫盖尼在聚会后就离开了自己家。&lt;/p&gt;&lt;img src=&quot;https://pic4.zhimg.com/v2-e1f8935ea38e51dfd0699965a45efd53_b.jpg&quot; data-rawwidth=&quot;625&quot; data-rawheight=&quot;351&quot; class=&quot;origin_image zh-lightbox-thumb&quot; width=&quot;625&quot; data-original=&quot;https://pic4.zhimg.com/v2-e1f8935ea38e51dfd0699965a45efd53_r.jpg&quot;&gt;&lt;p&gt;&lt;i&gt;凶手亚历山大（左）与被害人叶甫盖尼（右）&lt;/i&gt;&lt;/p&gt;&lt;br&gt;&lt;p&gt;案件发生的三日后，警方逮捕了嫌疑人亚历山大。直到今年的2月18日，法院最终对亚历山大判处了九年半的有期徒刑。&lt;/p&gt;&lt;img src=&quot;https://pic3.zhimg.com/v2-fc99d6d3068b9b4afb016c71c14f02e6_b.jpg&quot; data-rawwidth=&quot;734&quot; data-rawheight=&quot;511&quot; class=&quot;origin_image zh-lightbox-thumb&quot; width=&quot;734&quot; data-original=&quot;https://pic3.zhimg.com/v2-fc99d6d3068b9b4afb016c71c14f02e6_r.jpg&quot;&gt;&lt;p&gt;&lt;i&gt;被警方抓获的N卡支持者亚历山大&lt;/i&gt;&lt;/p&gt;&lt;br&gt;&lt;p&gt;&quot;亚历山大虽然受过高等教育，但他平时就有酗酒的习惯，而且单身已久，在此之前曾表现出暴力倾向。&quot;萨兰斯克当地警官对媒体称，&quot;两人本是相识数年的朋友，只是事发当天他们都在喝酒，这是一起酒精引发的悲剧。&quot;&lt;/p&gt;&lt;br&gt;&lt;p&gt;显然，在警官看来，“N卡和A卡谁更好”并不是案件的重点。&lt;/p&gt;&lt;img src=&quot;https://pic3.zhimg.com/v2-bc34bd1c26964ac4a90597c7050af76a_b.jpg&quot; data-rawwidth=&quot;625&quot; data-rawheight=&quot;351&quot; class=&quot;origin_image zh-lightbox-thumb&quot; width=&quot;625&quot; data-original=&quot;https://pic3.zhimg.com/v2-bc34bd1c26964ac4a90597c7050af76a_r.jpg&quot;&gt;&lt;p&gt;&lt;i&gt;被害人是独生子，继承了整个家庭的希望&lt;/i&gt;&lt;/p&gt;&lt;br&gt;&lt;p&gt;从事情的结果看来，似乎是N卡更占上风。只是对于这种高低胜负之分，我们还是不要过于关注对错，更不应因此大打出手，伤了和气甚至引发命案。所以，希望这篇文章下方的评论部分，不要出现豆腐脑是甜是咸，或者粽子该不该蘸糖之类的话题，谢谢大家。&lt;/p&gt;&lt;br&gt;&lt;br&gt;&lt;p&gt;&lt;u&gt;关注我们的公众号“游戏研究社”（yysaag），第一时间接收优秀文章与原创视频的集中推送。&lt;/u&gt;&lt;/p&gt;</textarea>
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这一波人工智能泡沫将会怎么破灭？
</a></h2>
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<a href="#" class="toggle-expand btn-toggle-question-detail ellipsis js-expandQuestionDetail">很明显的，以深度学习为主力的这一波人工智...&nbsp;<span>显示问题详情</span></a>
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很明显的，以深度学习为主力的这一波人工智能浪潮，从我高三吹到了我大四毕业，很明显深度学习不可能处理复杂的任务，虽然号称模拟大脑，但是几乎与认知科学的研究隔绝。各大互联网公司都争先投入大量资源，连英伟达都加入战团。<br><br>我感觉深度学习致命一点是不能应用在太多普通用户的产品上面，只适合搜索引擎和学术方面，现在主要的产品基本都是为搜索引擎服务的，普通的创业者根本没机会玩，数据不如大公司多，普通用户也没有那个需求。<br><br>深度学习既不会像图形操作界面或者互联网那样改变大部分人的生活，也不会像3D打印那样有改变生产方式的趋势，20年之内几乎不会减少白领的工作量。<br><br>看来深度学习很精巧，结果很漂亮，实际华而不实。
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>陈然</a><span class="icon icon-badge-best_answerer icon-badge" data-tooltip="s$b$优秀回答者"></span></span><span class="badge-summary"><a href="/people/chenran#hilightbadge" target="_blank">机器学习、数据挖掘话题优秀回答者</a></span>



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<textarea hidden class="content">&lt;p&gt;谢邀 &lt;/p&gt;&lt;p&gt;泡沫的破灭是商业周期的变化，是人类金融社会机制的正常现象，&lt;b&gt;但泡沫的出现与否都不能掩盖机器智能快速发展的事实。&lt;/b&gt;因此，与其关注金融现象，不如多思考如何理解机器智能发展的规律，加以利用，把握先机。 &lt;/p&gt;&lt;p&gt;&lt;b&gt;人类对于机器智能的发展，有一个非常大的局限性，就是把人类的思考方式，作为衡量是否智能的标准，导致容易错误地估计机器智能的发展。&lt;/b&gt;我们总是认为，只有像人类一样能够流畅地对话和理解彼此，才是真正的智能。很多人喜欢吐槽聊天机器人（或者人工助理等等），经过这么多年的发展，依然不能理解人类语言，只能用作无聊讲笑话的小玩具，并因此否定机器智能的进步。&lt;b&gt;然而，事实是，机器智能的进步，比如对语言的理解，是以另外一种方式飞速前进着。&lt;/b&gt;在搜索引擎、机器翻译、推荐系统等各种应用中，都有体现。&lt;/p&gt;&lt;p&gt;如果不想错误地估计机器智能的发展，理解机器智能的进步，我们首先要理解人类与机器的不同。 &lt;b&gt;人类智能与机器智能有很多不同之处，这里只说一点：可复制性。&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;人类的教育理论发展了这么多年，但是，面对不同的人，哪怕我们施展同样的教学方法，有的人能举一反三，灵活掌握，有的人却是一团浆糊。但机器不同，机器智能的训练方法是可复制的。用同样的训练方式，一定会得到一样的训练结果，这意味一旦训练的方法有了突破，所有的机器智能都能更上一步。&lt;/p&gt;&lt;p&gt;不但训练方法可以复制，训练出来的模型同样可以复制，并大规模的部署。当第一个车牌识别系统被开发出来，立马全世界所有车牌识别的问题都可以解决。这一点人类同样也做不到，拿翻译这个任务来说，我们能做的只能是靠教育系统培养一代一代的学生，既不能保证数量，也不能保证质量。&lt;/p&gt;&lt;p&gt;这样的可复制性还有一个优势，就是可以让机器自己与自己训练提升，不必受制于人类的极限，这意味着只要任务明确，机器就一定会比人类做的好。AlphaGo 在早期靠的是学习人类的棋谱，而后期就开始与自己相互博弈，提升自己。&lt;/p&gt;&lt;p&gt;人类智能的进步依赖天才推进极限，以及良好的教育系统拉高平均值，倘若天才离世，我们会认为这一领域的研究可能倒退，如果战乱导致教育系统停滞，我们会担心下一代的发展。&lt;b&gt;但机器智能的发展，因为这种可复制性，是渐进的，是被广泛应用的，是永远不会后退的，并且是普通人难以察觉的。&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;&lt;b&gt;无人车的出现就是一种渐进的发展。&lt;/b&gt;几十年前人类幻想，有一天车会自己开动，能带我们去任何我们想去的地方，这无异于痴人说梦。但几十年的渐进式的发展，我们有了电动助力转向，有了定速巡航，有了盲点提示，有了自动变道，再加上电子地图的发展，以及图像识别的突飞猛进，无人车的出现一下子变得近在咫尺。机器智能的每一个进步都是微小的，但是组合起来就能最终成为我们期待的智能系统。&lt;/p&gt;&lt;p&gt;&lt;b&gt;无人车的出现会大规模替代司机，而这个模式是一个可以被借鉴的模式。&lt;/b&gt;如果我们要创立一个智能系统来替代律师或者医生，我们首先要花费数年为律师和医生打造各类任务明确的智能系统，在不断地服务医生的过程中积累数据，理解医疗过程，最终掌握医疗能力，完成终极系统的搭建。与无人车一样，一定是有无数小的部件需要开发，数据需要积累，在渐进的过程中达到最后系统的搭建。&lt;/p&gt;&lt;p&gt;机器智能的发展不是一蹴而就，立刻成形。如果对于机器智能的理解容易有误，往往也会导致商业模式有误，我在这个答案中也提到，能够真正掌握算法，并且能应用到真实商业环境的人，才是市场最需求的人：&lt;a href=&quot;https://www.zhihu.com/question/38882012/answer/112841049&quot; class=&quot;internal&quot;&gt;2016~20 年硅谷需求量最大的是什么方向的技术人才？&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;最后，说到大家爱吐槽的聊天机器人，认为机器在理解人类语言上没有进步，这是错误的。Google 的搜索、翻译，Facebook 的信息流，Amazon 的推荐系统，都是建立在大规模的语言理解上的。这些公司能够在每个人身上赚钱越来越多，是因为对于大家的行为和语言理解的越来越准确，&lt;b&gt;但是这种准确是在大规模系统的度量上，不是像人类的对于每个句子精确含义的理解上，这也是机器智能与人类智能的不同&lt;/b&gt;，有机会再细说。&lt;/p&gt;&lt;p&gt;话说回来，倘若有一天机器能够完全理解你的语言，这意味着机器可以同时理解世界上所有人的语言，所有种类的语言，甚至人类从发明语言开始横跨几千年的语言。我们在机器面前无法躲藏，所有的语言都会被理解的通通透透。&lt;/p&gt;&lt;p&gt;这样的世界会发生什么呢？我们真的期待这一天早些到来吗？&lt;/p&gt;&lt;p&gt;----&lt;/p&gt;&lt;p&gt;&lt;a href=&quot;https://www.zhihu.com/people/chenran&quot; class=&quot;internal&quot;&gt;@陈然&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;</textarea>


<div class="zh-summary summary clearfix">

谢邀 泡沫的破灭是商业周期的变化，是人类金融社会机制的正常现象，<b>但泡沫的出现与否都不能掩盖机器智能快速发展的事实。</b>因此，与其关注金融现象，不如多思考如何理解机器智能发展的规律，加以利用，把握先机。 <b>人类对于机器智能的发展，有一个非常大的局限…</b>

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<p class="visible-expanded"><a itemprop="url" class="answer-date-link meta-item" data-tooltip="s$t$发布于 2017-02-24" target="_blank" href="/question/29350212/answer/148274613">编辑于 2017-02-24</a></p>

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<h2 class="feed-title"><a target='_blank' class="post-link" href="https://zhuanlan.zhihu.com/p/23247395" data-za-element-name="Title">大牛讲堂｜SLAM第一篇：基础知识</a></h2>

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>地平线机器人技术</a><span class="OrgIcon sprite-global-icon-org-14" data-tooltip="s$b$已认证的机构"></span></span><span title="嵌入式人工智能领导者" class="bio">
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<div class="post-content" data-author-name="地平线机器人技术" data-entry-url="https://zhuanlan.zhihu.com/p/23247395">
<textarea class="content hidden">&lt;img src=&quot;https://pic4.zhimg.com/v2-384a440dfb588bace1bd933c3dde677b_b.jpg&quot; data-rawwidth=&quot;640&quot; data-rawheight=&quot;542&quot; class=&quot;origin_image zh-lightbox-thumb&quot; width=&quot;640&quot; data-original=&quot;https://pic4.zhimg.com/v2-384a440dfb588bace1bd933c3dde677b_r.jpg&quot;&gt;&lt;p&gt;各位学霸大牛帅哥美女们，大家好！地平线大牛讲堂第二期，主角是红遍全球的&lt;b&gt;SLAM，&lt;/b&gt;大牛是多才多艺，不按牌理出牌的&lt;b&gt;高翔博士。&lt;/b&gt;来 跟我念一遍：Simultaneous
Localization and Mapping，即时定位与地图构建技术。&lt;/p&gt;&lt;p&gt;无论在室内、野外、空中还是水下，SLAM是机器人进入未知环境遇到的第一个问题。本期给大家介绍SLAM的基础知识：&lt;b&gt;传感器与视觉&lt;/b&gt;&lt;b&gt;SLAM&lt;/b&gt;&lt;b&gt;框架&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;&lt;img data-rawheight=&quot;542&quot; data-rawwidth=&quot;640&quot; src=&quot;https://pic4.zhimg.com/v2-384a440dfb588bace1bd933c3dde677b_b.jpg&quot; class=&quot;origin_image zh-lightbox-thumb&quot; width=&quot;640&quot; data-original=&quot;https://pic4.zhimg.com/v2-384a440dfb588bace1bd933c3dde677b_r.jpg&quot;&gt;&lt;p&gt;近来年，智能机器人技术在世界范围内得到了大力发展。人们致力于把机器人用于实际场景：从室内的移动机器人，到野外的自动驾驶汽车、空中的无人机、水下环境的探测机器人等等，均得到了广泛的关注。&lt;/p&gt;&lt;p&gt;在大多数场合中，我们研究机器人会碰到一个基础性的困难，那就是定位和建图，也就是所谓的SLAM技术。没有准确的定位与地图，扫地机就无法在房间自主地移动，只能随机乱碰；家用机器人就无法按照指令准确到达某个房间。此外，在虚拟现实（Virtual Reality）和增强现实技术（Argument Reality）中，没有SLAM提供的定位，用户就无法在场景中漫游。在这几个应用领域中，人们需要SLAM向应用层提供空间定位的信息，并利用SLAM的地图完成地图的构建或场景的生成。&lt;/p&gt;&lt;p&gt;&lt;b&gt;一、传感器&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;当我们谈论SLAM时，最先问到的就是传感器。SLAM的实现方式与实现难度和传感器的形式和安装方式密切相关。&lt;b&gt;传感器分为激光和视觉两大类，&lt;/b&gt;视觉下面又分三小方向。如此庞大的传感器家族，下面将带你认识每个成员的特性。&lt;/p&gt;&lt;p&gt;&lt;b&gt;1&lt;/b&gt;&lt;b&gt;、传感器之激光雷达&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;&lt;img data-rawheight=&quot;162&quot; data-rawwidth=&quot;195&quot; src=&quot;https://pic1.zhimg.com/v2-04258af570af3fbd51fd5e3fd41e063c_b.png&quot; class=&quot;content_image&quot; width=&quot;195&quot;&gt;&lt;p&gt;&lt;b&gt;激光雷达&lt;/b&gt;&lt;b&gt;是&lt;/b&gt;最古老，研究也最多的SLAM传感器。它们提供机器人本体与周围环境障碍物间的距离信息。常见的激光雷达，例如SICK、Velodyne还有我们国产的rplidar等，都可以拿来做SLAM。激光雷达能以很高精度测出机器人周围障碍点的角度和距离，从而很方便地实现SLAM、避障等功能。&lt;br&gt;主流的2D激光传感器扫描一个平面内的障碍物，适用于平面运动的机器人（如扫地机等）进行定位，并建立2D的栅格地图。这种地图在机器人导航中很实用，因为多数机器人还不能在空中飞行或走上台阶，仍限于地面。在SLAM研究史上，早期SLAM研究几乎全使用激光传感器进行建图，且多数使用滤波器方法，例如卡尔曼滤波器与粒子滤波器等。&lt;/p&gt;&lt;p&gt;激光的优点是精度很高，速度快，计算量也不大，容易做成实时SLAM。缺点是价格昂贵，一台激光动辄上万元，会大幅提高一个机器人的成本。因此激光的研究主要集中于如何降低传感器的成本上。对应于激光的EKF-SLAM理论方面，因为研究较早，现在已经非常成熟。与此同时，人们也对EKF-SLAM的缺点也有较清楚的认识，例如不易表示回环、线性化误差严重、必须维护路标点的协方差矩阵，导致一定的空间与时间的开销，等等。&lt;/p&gt;&lt;p&gt;&lt;b&gt;2&lt;/b&gt;&lt;b&gt;、传感器之视觉SLAM&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;视觉SLAM是21世纪SLAM研究热点之一，一方面是因为视觉十分直观，不免令人觉得：为何人能通过眼睛认路，机器人就不行呢？另一方面，由于CPU、GPU处理速度的增长，使得许多以前被认为无法实时化的视觉算法，得以在10 Hz以上的速度运行。硬件的提高也促进了视觉SLAM的发展。&lt;br&gt;以传感器而论，视觉SLAM研究主要分为三大类：单目、双目（或多目）、RGBD。其余还有鱼眼、全景等特殊相机，但是在研究和产品中都属于少数。此外，结合惯性测量器件（Inertial Measurement Unit，IMU）的视觉SLAM也是现在研究热点之一。就实现难度而言，我们可以大致将这三类方法排序为：单目视觉&amp;gt;双目视觉&amp;gt;RGBD。&lt;/p&gt;&lt;img data-rawheight=&quot;218&quot; data-rawwidth=&quot;214&quot; src=&quot;https://pic4.zhimg.com/v2-3b0db4266def841b96220aaaf91f3fd3_b.jpg&quot; class=&quot;content_image&quot; width=&quot;214&quot;&gt;&lt;p&gt;&lt;b&gt;单目相机&lt;/b&gt;&lt;b&gt;SLAM&lt;/b&gt;简称MonoSLAM，即只用一支摄像头就可以完成SLAM。这样做的好处是传感器特别的简单、成本特别的低，所以单目SLAM非常受研究者关注。相比别的视觉传感器，单目有个最大的问题，就是没法确切地得到深度。这是一把双刃剑。&lt;/p&gt;&lt;p&gt;一方面，由于绝对深度未知，单目SLAM没法得到机器人运动轨迹以及地图的真实大小。直观地说，如果把轨迹和房间同时放大两倍，单目看到的像是一样的。因此，单目SLAM只能估计一个相对深度，在相似变换空间Sim(3)中求解，而非传统的欧氏空间SE(3)。如果我们必须要在SE(3)中求解，则需要用一些外部的手段，例如GPS、IMU等传感器，确定轨迹与地图的尺度（Scale）。&lt;/p&gt;&lt;p&gt;另一方面，单目相机无法依靠一张图像获得图像中物体离自己的相对距离。为了估计这个相对深度，单目SLAM要靠运动中的三角测量，来求解相机运动并估计像素的空间位置。即是说，它的轨迹和地图，只有在相机运动之后才能收敛，如果相机不进行运动时，就无法得知像素的位置。同时，相机运动还不能是纯粹的旋转，这就给单目SLAM的应用带来了一些麻烦，好在日常使用SLAM时，相机都会发生旋转和平移。不过，无法确定深度同时也有一个好处：它使得单目SLAM不受环境大小的影响，因此既可以用于室内，又可以用于室外。&lt;/p&gt;&lt;img data-rawheight=&quot;135&quot; data-rawwidth=&quot;379&quot; src=&quot;https://pic4.zhimg.com/v2-477bef73a2515d6ddcabd540e47ab5e3_b.jpg&quot; class=&quot;content_image&quot; width=&quot;379&quot;&gt;&lt;p&gt;相比于单目，&lt;b&gt;双目相机&lt;/b&gt;通过多个相机之间的基线，估计空间点的位置。与单目不同的是，立体视觉既可以在运动时估计深度，亦可在静止时估计，消除了单目视觉的许多麻烦。不过，双目或多目相机配置与标定均较为复杂，其深度量程也随双目的基线与分辨率限制。通过双目图像计算像素距离，是一件非常消耗计算量的事情，现在多用FPGA来完成。&lt;/p&gt;&lt;img data-rawheight=&quot;134&quot; data-rawwidth=&quot;324&quot; src=&quot;https://pic2.zhimg.com/v2-b87364dcedb3d89dbc405f73e5ab6d55_b.png&quot; class=&quot;content_image&quot; width=&quot;324&quot;&gt;&lt;p&gt;&lt;b&gt;RGBD&lt;/b&gt;&lt;b&gt;相机&lt;/b&gt;是2010年左右开始兴起的一种相机，它最大的特点是可以通过红外结构光或Time-of-Flight原理，直接测出图像中各像素离相机的距离。因此，它比传统相机能够提供更丰富的信息，也不必像单目或双目那样费时费力地计算深度。目前常用的RGBD相机包括Kinect/Kinect V2、Xtion等。不过，现在多数RGBD相机还存在测量范围窄、噪声大、视野小等诸多问题。出于量程的限制，主要用于室内SLAM。&lt;/p&gt;&lt;p&gt;&lt;b&gt;三、视觉&lt;/b&gt;&lt;b&gt;SLAM&lt;/b&gt;&lt;b&gt;框架&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;视觉SLAM几乎都有一个基本的框架。一个SLAM系统分为四个模块（除去传感器数据读取）&lt;b&gt;VO&lt;/b&gt;&lt;b&gt;、后端、建图、回环检测。&lt;/b&gt;本期我们简要介绍各模块的涵义，之后再详细介绍其使用方法。&lt;/p&gt;&lt;img data-rawheight=&quot;480&quot; data-rawwidth=&quot;640&quot; src=&quot;https://pic2.zhimg.com/v2-4b42134a3756aa60edd9b09d6cfd3961_b.jpg&quot; class=&quot;origin_image zh-lightbox-thumb&quot; width=&quot;640&quot; data-original=&quot;https://pic2.zhimg.com/v2-4b42134a3756aa60edd9b09d6cfd3961_r.jpg&quot;&gt;&lt;p&gt;&lt;b&gt;1&lt;/b&gt;&lt;b&gt;、SLAM&lt;/b&gt;&lt;b&gt;框架之视觉里程计&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;Visual Odometry，即视觉里程计。它估计两个时刻机器人的相对运动（Ego-motion）。在激光SLAM中，我们可以将当前的观测与全局地图进行匹配，用ICP求解相对运动。而对于相机，它在欧氏空间里运动，我们经常需要估计一个三维空间的变换矩阵——SE3或Sim3（单目情形）。求解这个矩阵是VO的核心问题，而求解的思路，则分为基于特征的思路和不使用特征的直接方法。&lt;/p&gt;&lt;img data-rawheight=&quot;250&quot; data-rawwidth=&quot;640&quot; src=&quot;https://pic2.zhimg.com/v2-d40794f8488ce5495b870805179dfeb5_b.jpg&quot; class=&quot;origin_image zh-lightbox-thumb&quot; width=&quot;640&quot; data-original=&quot;https://pic2.zhimg.com/v2-d40794f8488ce5495b870805179dfeb5_r.jpg&quot;&gt;&lt;p&gt;基于特征的方法是目前VO的主流方式。对于两幅图像，首先提取图像中的特征，然后根据两幅图的特征匹配，计算相机的变换矩阵。最常用的是点特征，例如Harris角点、SIFT、SURF、ORB。如果使用RGBD相机，利用已知深度的特征点，就可以直接估计相机的运动。给定一组特征点以及它们之间的配对关系，求解相机的姿态，该问题被称为PnP问题（Perspective-N-Point）。PnP可以用非线性优化来求解，得到两个帧之间的位置关系。&lt;/p&gt;&lt;p&gt;不使用特征进行VO的方法称为直接法。它直接把图像中所有像素写进一个位姿估计方程，求出帧间相对运动。例如，在RGBD SLAM中，可以用ICP（Iterative Closest Point，迭代最近邻）求解两个点云之间的变换矩阵。对于单目SLAM，我们可以匹配两个图像间的像素，或者像图像与一个全局的模型相匹配。直接法的典型例子是SVO和LSD-SLAM。它们在单目SLAM中使用直接法，取得了较好的效果。目前看来，直接法比特征VO需要更多的计算量，而且对相机的图像采集速率也有较高的要求。&lt;/p&gt;&lt;p&gt;&lt;b&gt;2&lt;/b&gt;&lt;b&gt;、SLAM&lt;/b&gt;&lt;b&gt;框架之后端&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;在VO估计帧间运动之后，理论上就可以得到机器人的轨迹了。然而视觉里程计和普通的里程计一样，存在累积误差的问题（Drift）。直观地说，在t1和t2时刻，估计的转角比真实转角少1度，那么之后的轨迹就全部少掉了这1度。时间一长，建出的房间可能由方形变成了多边形，估计出的轨迹亦会有严重的漂移。所以在SLAM中，还会把帧间相对运动放到一个称之为后端的程序中进行加工处理。&lt;/p&gt;&lt;p&gt;早期的SLAM后端使用滤波器方式。由于那时还未形成前后端的概念，有时人们也称研究滤波器的工作为研究SLAM。SLAM最早的提出者R. Smith等人就把SLAM建构成了一个EKF（Extended Kalman Filter，扩展卡尔曼滤波）问题。他们按照EKF的形式，把SLAM写成了一个运动方程和观测方式，以最小化这两个方程中的噪声项为目的，使用典型的滤波器思路来解决SLAM问题。&lt;/p&gt;&lt;p&gt;当一个帧到达时，我们能（通过码盘或IMU）测出该帧与上一帧的相对运动，但是存在噪声，是为运动方程。同时，通过传感器对路标的观测，我们测出了机器人与路标间的位姿关系，同样也带有噪声，是为观测方程。通过这两者信息，我们可以预测出机器人在当前时刻的位置。同样，根据以往记录的路标点，我们又能计算出一个卡尔曼增益，以补偿噪声的影响。于是，对当前帧和路标的估计，即是这个预测与更新的不断迭代的过程。&lt;/p&gt;&lt;p&gt;21世纪之后，SLAM研究者开始借鉴SfM（Structure
from Motion）问题中的方法，把捆集优化（Bundle Adjustment）引入到SLAM中来。优化方法和滤波器方法有根本上的不同。它并不是一个迭代的过程，而是考虑过去所有帧中的信息。通过优化，把误差平均分到每一次观测当中。在SLAM中的Bundle Adjustment常常以图的形式给出，所以研究者亦称之为图优化方法（Graph Optimization）。图优化可以直观地表示优化问题，可利用稀疏代数进行快速的求解，表达回环也十分的方便，因而成为现今视觉SLAM中主流的优化方法。&lt;/p&gt;&lt;p&gt;&lt;b&gt;3&lt;/b&gt;&lt;b&gt;、SLAM&lt;/b&gt;&lt;b&gt;框架之回环检测&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;回环检测，又称闭环检测（Loop closure detection），是指机器人识别曾到达场景的能力。如果检测成功，可以显著地减小累积误差。回环检测实质上是一种检测观测数据相似性的算法。对于视觉SLAM，多数系统采用目前较为成熟的词袋模型（Bag-of-Words, BoW）。词袋模型把图像中的视觉特征（SIFT, SURF等）聚类，然后建立词典，进而寻找每个图中含有哪些“单词”（word）。也有研究者使用传统模式识别的方法，把回环检测建构成一个分类问题，训练分类器进行分类。&lt;/p&gt;&lt;p&gt;回环检测的难点在于，错误的检测结果可能使地图变得很糟糕。这些错误分为两类：1.假阳性（False Positive），又称感知偏差（Perceptual Aliasing），指事实上不同的场景被当成了同一个；2.假阴性（False Negative），又称感知变异（Perceptual Variability），指事实上同一个场景被当成了两个。感知偏差会严重地影响地图的结果，通常是希望避免的。一个好的回环检测算法应该能检测出尽量多的真实回环。研究者常常用准确率-召回率曲线来评价一个检测算法的好坏。&lt;/p&gt;&lt;p&gt;下期我们将具体介绍这几个模块&lt;/p&gt;&lt;p&gt;敬请期待&lt;/p&gt;</textarea>
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<img src="https://pic4.zhimg.com/v2-384a440dfb588bace1bd933c3dde677b_200x112.jpg" data-rawwidth="640" data-rawheight="542" class="origin_image inline-img zh-lightbox-thumb" data-original="https://pic4.zhimg.com/v2-384a440dfb588bace1bd933c3dde677b_r.jpg">各位学霸大牛帅哥美女们，大家好！地平线大牛讲堂第二期，主角是红遍全球的<b>SLAM，</b>大牛是多才多艺，不按牌理出牌的<b>高翔博士。</b>来 跟我念一遍：Simultaneous
Localization and Mapping，即时定位与地图构建技术。无论在室内、野外、空中还是水下，SLAM是机器人…

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<p class="hidden-default"><a class="post-link entry-link" target="_blank" href="https://zhuanlan.zhihu.com/p/23247395">2016-10-27</a></p>
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<h2 class="feed-title"><a class="question_link" href="/question/55768263/answer/148334879" target="_blank" data-id="14527573" data-za-element-name="Title">
如何用一个循环语句输出九九乘法表？
</a></h2>
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<a href="#" class="toggle-expand btn-toggle-question-detail ellipsis js-expandQuestionDetail">极限挑战：用一条循环语句正确输出99表！...&nbsp;<span>显示问题详情</span></a>
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<p><a href="//link.zhihu.com/?target=http%3A//bbs.51cto.com/thread-1165776-1.html" class=" wrap external" target="_blank" rel="nofollow noreferrer">极限挑战：用一条循环语句正确输出99表！【答对赢奖】 - Java论坛 - 51CTO技术论坛_中国领先的IT技术社区<i class="icon-external"></i></a></p><p>注</p><p>不能用 if switch 之类的控制语句</p><p>只是想知道怎么只用一个 for 实现的</p>
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>李明殊</a></span><span title="生而在世，我很抱歉／摄影师/书法weixin:lishishaonian" class="bio">
生而在世，我很抱歉／摄影师/书法weixin:…
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<textarea hidden class="content">&lt;p&gt;知乎果然是程序猿的天下呢！&lt;/p&gt;&lt;p&gt;我们这些不经常写程序的人难道没有发言的权利了吗！&lt;/p&gt;&lt;p&gt;哼！&lt;/p&gt;&lt;br&gt;&lt;p&gt;我的答案是&lt;/p&gt;&lt;br&gt;&lt;div class=&quot;highlight&quot;&gt;&lt;pre&gt;&lt;code class=&quot;language-text&quot;&gt;=IF(B$1&amp;lt;=$A2,B$1&amp;amp;&quot;×&quot;&amp;amp;$A2&amp;amp;&quot;＝&quot;&amp;amp;B$1*$A2,&quot;&quot;)
&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;&lt;/div&gt;&lt;p&gt;用Excel实现&lt;/p&gt;&lt;img src=&quot;https://pic1.zhimg.com/v2-fdfaaff019c144499004c63475e7af30_b.png&quot; data-rawwidth=&quot;1213&quot; data-rawheight=&quot;619&quot; class=&quot;origin_image zh-lightbox-thumb&quot; width=&quot;1213&quot; data-original=&quot;https://pic1.zhimg.com/v2-fdfaaff019c144499004c63475e7af30_r.png&quot;&gt;&lt;br&gt;&lt;p&gt;在B2输入公式，右拉，下拉&lt;/p&gt;&lt;br&gt;&lt;p&gt;搞定！&lt;/p&gt;&lt;p&gt;那个，弱弱的问一句，excel公式，也应该算语句吧^&lt;/p&gt;</textarea>


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<img src="https://pic1.zhimg.com/v2-fdfaaff019c144499004c63475e7af30_200x112.png" data-rawwidth="1213" data-rawheight="619" class="origin_image inline-img zh-lightbox-thumb" data-original="https://pic1.zhimg.com/v2-fdfaaff019c144499004c63475e7af30_r.png">
知乎果然是程序猿的天下呢！我们这些不经常写程序的人难道没有发言的权利了吗！哼！ 我的答案是 =IF(B$1&lt;=$A2,B$1&amp;"×"&amp;$A2&amp;"＝"&amp;B$1*$A2,"")
用Excel实现 在B2输入公式，右拉，下拉 搞定！那个，弱弱的问一句，excel公式，也应该算语句吧^

<a href="/question/55768263/answer/148334879" class="toggle-expand">显示全部</a>

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<p class="visible-expanded"><a itemprop="url" class="answer-date-link meta-item" data-tooltip="s$t$发布于 2017-02-24" target="_blank" href="/question/55768263/answer/148334879">编辑于 昨天 11:10</a></p>

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怎么看任正非回应员工34岁要退休：光想躺在床上数钱可能吗？
</a></h2>
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<textarea hidden class="content">拿任总讲话全文来洗地的可以歇歇了&lt;br&gt;任总的说法，是年纪轻轻就想着不工作退休拿退休金&lt;br&gt;实际上呢？华为只是想裁掉你而已&lt;br&gt;不但想赶你走，还不愿意出遣散费&lt;br&gt;不但不愿意出遣散费，还极力宣称是被裁的人自己不够努力&lt;br&gt;不但要说被裁的人自己不努力，还不想摊上对员工不负责任的恶名&lt;br&gt;无耻至极</textarea>


<div class="zh-summary summary clearfix">

拿任总讲话全文来洗地的可以歇歇了 任总的说法，是年纪轻轻就想着不工作退休拿退休金 实际上呢？华为只是想裁掉你而已 不但想赶你走，还不愿意出遣散费 不但不愿意出遣散费，还极力宣称是被裁的人自己不够努力 不但要说被裁的人自己不努力，还不想摊上对员…

<a href="/question/56265994/answer/148392046" class="toggle-expand">显示全部</a>

</div>



<p class="visible-expanded"><a itemprop="url" class="answer-date-link meta-item" target="_blank" href="/question/56265994/answer/148392046">发布于 昨天 09:27</a></p>

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IT 大牛是怎样炼成的？
</a></h2>
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<a href="#" class="toggle-expand btn-toggle-question-detail ellipsis js-expandQuestionDetail">公司来了个IT大牛，92年出生的人，现在...&nbsp;<span>显示问题详情</span></a>
<div class="question-description zm-editable-content">
公司来了个IT大牛，92年出生的人，现在是我们的team leader。<br><br>是我见过的程序员里最厉害的一个，不知道他的能力是怎么炼成的。<br><br>说说他的事迹吧。<br><br>他高中的时候，就接触编程（VB6），他一直在想，设计一个算法和自己对弈（象棋），看看是自己设计的算法厉害，还是自己厉害。<br>他自己独立做，没有参考任何资料，花了半个学期，竟然写出来了。<br><br>他自己动手做了一台斯特林发动机，设计了一台酒精灯带动的缝纫机原型。<br><br>他家是农村的，他爸爸开货车，车挂被偷了。<br>他就用继电器做了一个报警器，如果偷车贼偷走车挂，就会弄断铜线，触发继电器报警。<br><br>农村的建筑工人比较落后，走线方式不好，是把线爬在墙上，他觉得不妥。<br>就找建筑工人商量，在墙上开个槽，线都从槽里过，如果要穿过楼层，就钻穿天花板，如果要穿过房间就钻穿天花板下面的那堵墙。<br>后来他的建议被采纳了。<br><br>他们大学选课系统很挫，一到选课就开始卡，人工不容易选上。<br>他就用按键精灵写了个自动选课的脚本，并且获得了女神的好感（那年他大一）。<br><br>他把公交一卡通拆了，把里面的东西抠出来，放进他的手机后盖里。<br>这样出门带手机就行了，手机当作公交卡来刷。<br><br>每次跟他一起坐地铁，他都知道坐那一节车厢下车正好是电梯口。<br><br>他刚来公司的时候，就问HR部门，大楼的逃生门太窄（只开半扇门），过了晚上8点，就会完全锁住。而且门锁是通过电来控制的，刷卡开门。<br>这样，遇到火灾会不会电气设备失灵，门打不开，把大家关在屋里？<br><br>他还给公司培训讲师团队提出建议，让讲师收集一些好的工具、网站、社区加入到培训中。比如安全培训可以让大家去看看乌云网，数据库培训可以介绍下sqlyog的架构同步工具。<br><br>我们坐车去外地团建，路过一个铁路和公路相交叉的路口。<br>他对我们说，这个路口设计不合理。<br>根据这里的车流，可能会有车被前后的车辆夹住，堵在铁路上，活活被火车撞死。<br><br>他来了之后，给他管的服务加了大量监控和统计，还带人做了各种分析系统，像gc日志、连接池、dubbo服务日志、慢查询日志、日志流程化跟踪，做了个网站健康状态监测系统。<br>这个系统能看出硬件利用率（水位图），服务器full gc可能的原因。<br><br>他还用selenium做了一个自动化测试兼网站自动巡视系统，能够跑在linux上，自动截图，画红圈圈，写错误批注，发邮件给相应模块负责人。<br><br>他目前正在研究docker化，准备把线上各种服务都放进docker里，做到每一个服务都能够自动扩容。<br><br>像这样的大牛，都是怎么炼成的，我要如何做，才能够成为1个大牛？
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>阿里云云栖社区</a><span class="OrgIcon sprite-global-icon-org-14" data-tooltip="s$b$已认证的机构"></span></span><span title="汇集阿里技术精粹，http://yq.aliyun.com" class="bio">
汇集阿里技术精粹，<a href="//link.zhihu.com/?target=http%3A//yq.aliyun.com" class=" external" target="_blank" rel="nofollow noreferrer"><span class="invisible">http://</span><span class="visible">yq.aliyun.com</span><span class="invisible"></span><i class="icon-external"></i></a>
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<textarea hidden class="content">&lt;p&gt;1、拿到任务，就开始仰望星空或天花板上那盏高悬的电灯棒，状如老僧入定  &lt;/p&gt;&lt;p&gt;2、忽而皱眉，忽而展颜一笑，忽而手舞足蹈，忽而在纸上指指戳戳，忽而口中念念有词，忽而长吁……感觉有点神经病啊   &lt;/p&gt;&lt;p&gt;3、桌子上摆的是代码大全、设计模式、敏捷实践之类的书籍，并且没有灰尘    &lt;/p&gt;&lt;p&gt;4、chrome或firefox的书签栏里分门别类，类别多于10个，8个以上是技术相关的  &lt;/p&gt;&lt;p&gt;5、容不得破窗户，看见别人的烂代码就想改过来&lt;/p&gt;&lt;p&gt;6、随手就能在白板上画出软件的流程图或者时序图……&lt;/p&gt;&lt;p&gt;7、项目做完了，别人在打游戏、看视频、忙着回复QQ、向剁手族前进，他在想：这样重构好呢，还是那样……&lt;/p&gt;&lt;p&gt;8、你发现他总能说出些你不知道的技术来……&lt;/p&gt;&lt;p&gt;9、看这厮的代码比看你自己的还好懂……&lt;/p&gt;&lt;p&gt;10、老得你叫他吃饭……&lt;/p&gt;&lt;p&gt;更多相关内容推荐：
在创业公司做架构师，你需要解决哪些问题？：&lt;a href=&quot;//link.zhihu.com/?target=http%3A//click.aliyun.com/m/11669/&quot; class=&quot; wrap external&quot; target=&quot;_blank&quot; rel=&quot;nofollow noreferrer&quot;&gt;[转]在创业公司做架构师，你需要解决哪些问题？-博客-云栖社区-阿里云&lt;i class=&quot;icon-external&quot;&gt;&lt;/i&gt;&lt;/a&gt;
技术人员的KPI：&lt;a href=&quot;//link.zhihu.com/?target=http%3A//click.aliyun.com/m/11670/&quot; class=&quot; wrap external&quot; target=&quot;_blank&quot; rel=&quot;nofollow noreferrer&quot;&gt;技术人员的KPI-博客-云栖社区-阿里云&lt;i class=&quot;icon-external&quot;&gt;&lt;/i&gt;&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;</textarea>


<div class="zh-summary summary clearfix">

1、拿到任务，就开始仰望星空或天花板上那盏高悬的电灯棒，状如老僧入定 2、忽而皱眉，忽而展颜一笑，忽而手舞足蹈，忽而在纸上指指戳戳，忽而口中念念有词，忽而长吁……感觉有点神经病啊 3、桌子上摆的是代码大全、设计模式、敏捷实践之类的书籍，并且没…

<a href="/question/30787036/answer/148307971" class="toggle-expand">显示全部</a>

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<p class="visible-expanded"><a itemprop="url" class="answer-date-link meta-item" data-tooltip="s$t$发布于 2017-02-24" target="_blank" href="/question/30787036/answer/148307971">编辑于 2017-02-24</a></p>

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<a title="深度学习（Deep Learning）" data-hovercard="t$t$19813032"
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<h2 class="feed-title"><a target='_blank' class="post-link" href="https://zhuanlan.zhihu.com/p/24093712" data-za-element-name="Title">英伟达的转型之路——从显卡制造商到人工智能变革者</a></h2>

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<div class="post-content" data-author-name="机器之心" data-entry-url="https://zhuanlan.zhihu.com/p/24093712">
<textarea class="content hidden">&lt;img src=&quot;https://pic3.zhimg.com/v2-d5b1a2ff5b01a6944581f1f240325e6e_b.jpg&quot; data-rawwidth=&quot;0&quot; data-rawheight=&quot;0&quot; class=&quot;content_image&quot; width=&quot;0&quot;&gt;&lt;p&gt;英伟达联合创始人 Chris Malachowsky 正在加州圣何塞贝律耶沙的一家 Denny's 享用着他的香肠蛋卷，一边小口地啜吸碳烧咖啡。1993 年的 4 月，也就是在这样的一个昏暗的小餐厅里，三位年轻的工程师——Malachowsky、Curtis Priem 以及现在的英伟达总裁黄仁勋（Jen-Hsun Huang）决定创建一家芯片公司。三个人最开始的想法是生产一种专用芯片，这种芯片可以加快电子游戏中图形图像的渲染速度，让计算机输出更逼真的显示效果。当时的圣何塞东区还只是市区后面的荒芜地带，而这家餐厅朝向街道的外墙上密密麻麻地布满子弹孔。没有人能预料到这三个每天狂饮咖啡的年轻人正在悄然改变未来计算机产业的发展。毫无疑问英伟达定义了 21 世纪前几十年计算机技术发展的基础，这和上个世纪 90 年代的因特尔一样。&lt;br&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;「在 1993 年，英伟达的芯片还没有市场，但是我们预料到这股浪潮即将来到，」Malachowsky 说。「在每年特定的 5 个月内加州会举办冲浪比赛。当远在太平洋另一端的日本有风浪的迹象出现时，加州的冲浪选手就蠢蠢欲动了，因为两天之内风浪就会到达加州海岸。这跟当时我们决定创建芯片公司的情形是一样的，我们是最先决定下水的冲浪选手。」&lt;/p&gt;&lt;img src=&quot;https://pic4.zhimg.com/v2-2f88bd7607eb73642f03b82c8aa8683b_b.png&quot; data-rawwidth=&quot;2000&quot; data-rawheight=&quot;1503&quot; class=&quot;origin_image zh-lightbox-thumb&quot; width=&quot;2000&quot; data-original=&quot;https://pic4.zhimg.com/v2-2f88bd7607eb73642f03b82c8aa8683b_r.png&quot;&gt;&lt;p&gt;英伟达创始人们所预料的浪潮就是当时还处于市场萌芽期的图形处理器，也就是大家现在所熟知的 GPU。这些芯片最初是以板卡的形式出售给游戏玩家的，游戏玩家需要自己动手将芯片装到 PC 主板上，从而拥有更快的 3D 图形处理速度。他们的产品命名也很有讲究，用「Titan」、「GeForce」这样显眼的名号来开辟市场。他们的芯片单块价格甚至高达 1200 美元，20 年间所创造的收益占据英伟达 50 亿美元市场收入的大半。&lt;br&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;在 PC 游戏上的意外收获（英伟达最近一个季度的市场报表显示即使在 PC 市场已经很饱和的情况下，其 PC 部分的营业额相比去年仍有 63% 的增长），并不是华尔街最垂涎这家公司的地方。华尔街最眼红的是英伟达撞上了人工智能的浪潮。或许是硅谷给予英伟达的魔力，这家公司在图像处理上的技术（如：游戏中召唤出逼真的巨型外星景观或者如真实图片般完美的爆炸场景）居然可以神奇地为当前人工智能领域的研究热点——深度学习——所利用。深度学习可以让计算机具备自我学习的能力，不再需要程序员来敲入所有的代码，其已经在图像识别和语音识别上取得令人惊讶的识别精度。&lt;br&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;谷歌、微软、Facebook 和亚马逊这几家技术巨头正在大量购买英伟达的芯片来扩充自己数据中心的处理能力。一些研究机构也在用英伟达的芯片来处理图像，如 Massachusetts General Hospital 正在用英伟达的芯片来标记 CT 扫描图片上的病变点。特斯拉也在最近宣布将在所有的汽车上安装英伟达的图形处理器，进而来实现无人驾驶。英伟达的芯片还能为虚拟现实设备头设提供强大助力， Facebook 和 HTC 推向市场的产品中都能找到英伟达的身影。&lt;br&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;「在人工智能到来之前，英伟达从来都没有处于一个如此巨大的市场的中心，」黄仁勋在加州圣塔克拉的英伟达总部接受采访时说道；他依然是以一身纯黑的标配出现：黑色的皮鞋、黑色的裤子、黑色的 Polo 衫以及黑色的皮夹克。「这充分表明了一个事实，那就是我们在 GPU 的计算处理技术上无人能及。」&lt;br&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;目前在全世界范围内有大约 3000 家人工智能公司，它们大部分都通过英伟达的平台来开发自己的业务。他们使用英伟达的 GPU 从而完成他们应用中的人工智能需求，这些应用包括股票交易、在线购物和无人驾驶。甚至有一家家电公司 June 也运用英伟达的芯片制造了一款人工智能驱动的烤箱。&lt;br&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;「我们正在投资不同领域里新兴的需要借助深度学习来构建业务的公司，这些公司能够很好地从我们提供的平台上起步，」风险投资公司 Andreessen Horowitz 的 Marc Andreessen 谈到。「这跟以前通过微软 Windows 来构建服务以及最近通过 iPhone 来发布应用一样。」&lt;br&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;「我们公司内部有一个玩笑，如果我们是对冲基金，我们将会投哪些大型公司？答案是全部投给英伟达 。」Andreessen 补充说。&lt;br&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;英伟达在 GPU 市场上拥有无可撼动的霸主地位，占据了总个市场份额的 70%，而且还在扩展新市场，这近乎垄断的地位推动着股价的飙升。英伟达的股价在过去的 12 个月内上涨了 200%，在过去的 5 年内上涨了 500%。500 亿美元的市值为英伟达带来了超过 40 倍的市盈率，这是业内最高的数字。这也为黄仁勋本人带来 24 亿美元的身家（创始合伙人 Malachowsky 已处于半退休状态，而另一个创始人 Priem 已不在英伟达）。&lt;br&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;英伟达飙升的股价也是美国最佳就职企业前 100 位排名将其排在半导体行业公司前列的原因之一。美国最佳就职企业前 100 排名是通过调查在 1000 个美国大型公司就业的 5 万就业人员而得出的，调查主要考虑的因素包括雇员对公司的评价、顾客对公司的评价以及股东的评价。&lt;br&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;在报告考察的 10 个领域内，英伟达在员工薪水支付和员工福利、企业属性和对环境影响上的表现都远超平均水平。友好的员工工作环境，包括富裕的休假时间、弹性的工作时间以及压力缓解项目，这些使英伟达在 Glassdoor 的排名远远好于行业内的其他公司，Glassdoor 是硅谷技术人员跳槽的指导性网站。在一个男性为主的行业，英伟达甚至有专门提高女性和少数族裔工程师在企业核心职位的政策。&lt;br&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;「我运营公司的方式是把公司当做一个人来管理，公司是一个生命体。」黄仁勋说，「公司的文化是公司的精髓，也是公司运作的保障。在怎么建立公司的问题上，我所学到的唯一有价值的东西就是：公司的文化是这个公司最宝贵的财富。」&lt;/p&gt;&lt;p&gt;&lt;img src=&quot;https://pic1.zhimg.com/v2-a9f8bd4a91d2cea38415294045a73b8c_b.jpg&quot; data-rawwidth=&quot;1920&quot; data-rawheight=&quot;1080&quot; class=&quot;origin_image zh-lightbox-thumb&quot; width=&quot;1920&quot; data-original=&quot;https://pic1.zhimg.com/v2-a9f8bd4a91d2cea38415294045a73b8c_r.jpg&quot;&gt;在 &lt;em&gt;Nvidia’s GTX 1080 显卡驱动下的 Titanfall 2 游戏截屏&lt;/em&gt;&lt;br&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;黄仁勋一直明白他们的图形芯片不仅仅能驱动最新的游戏大作，还有更多其他方面的潜力，但他并未预见到图形芯片向深度学习的转向。深度学习技术（传统上是指神经网络）从大脑中的神经元和突触的工作方式上获得了一点点启发。至少自 1960 年代以来，它们就一直存在于学术界了，到了 1980 年代和 1990 年代，学术界也取得了一些重大的进展。但这段时间还有两个因素一直在阻碍着深度学习的腾飞：算法的训练所需要的数据量和廉价纯粹的计算处理能力。互联网解决第一个问题，似乎突然之间，我们就有了带着每个人的标签的无限数据。但算力的问题还有待解决。&lt;br&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;在2006 年，英伟达发布了一个名叫 CUDA 的编程工具包，该工具包让开发者可以轻松编程屏幕上的每一个像素。为了渲染每一个像素，GPU 往往需要同时执行成千上万个微型的计算操作。这些操作执行的是很多更低层面的数学计算，比如渲染阴影、反射、光照和透明度。在 CUDA 发布之前，给 GPU 编程对程序员来说是一件极其痛苦的事，因为这涉及到编写大量低层级的机器代码。而 CUDA 经过了英伟达多年的开发之后，成功将 Java 或 C++ 这样的高级语言开放给了 GPU 编程，从而让 GPU 编程变得更加轻松简单。使用 CUDA，研究者可以便捷地开发他们的深度学习模型。&lt;br&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;「深度学习几乎就像是大脑一样，」黄仁勋说，「它高效得难以置信。你几乎可以教他做任何事。但它也有一个巨大的短板：它需要大量的计算。而现在我们有了 GPU，这简直就是为深度学习所设计的完美计算模型。」&lt;br&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;大规模采用深度学习的关键时刻出现在 2010 年 Palo Alto 一家日式餐厅的晚宴上。斯坦福大学一位语气温和的教授吴恩达当时正在那里面见谷歌（现 Alphabet）CEO Larry Page 和时任 Google X 负责人的天才计算机科学家 Sebastian Thrun。两年之后，吴恩达写出了世界上最早的一篇关于有效应用 GPU 计算深度学习模型的学术论文。&lt;br&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;「在 2008 年，深度学习还非常不受欢迎，」吴恩达说，「那时思考算法技巧是更加性感的一件事。」&lt;br&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;Thrun，首批实用自动驾驶车辆中的一部分就是由他研发的，在斯坦福时与吴恩达一个办公室。这两位科学家曾向拉里·佩奇游说，要在谷歌建造一支深度学习研究团队。这是有意义的：对于建造世界上最大的神经网络来说，谷歌庞大的计算基础结构再合适不过了。佩奇同意了，Google Brain（谷歌大脑）也因此诞生。如今，谷歌大脑的深度学习研究几乎渗透到每个谷歌产品中，特别是搜索、语音和图像识别。&lt;br&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;当谷歌开始成立谷歌大脑时，2500 英里之外的另一位研究人员也正在摆弄着深度学习技术。2012 年，Alex Krizhevsky 当时还是多伦多大学的博士生，向 ImageNet 提交了一些令人吃惊的研究。Alex Krizhevsky 将 120 万张图片输入一个深度学习神经网络，这个网络是由英伟达的 GeForce 游戏显卡驱动的。他的模型的图像识别准确率是当时最高的，误差率仅为 15%——之前还高达 25%，这是一个重大飞跃。Alex Krizhevsky 轻松赢得了比赛，他的方法也在学术界中迅速火起来（目前，Alex Krizhevsky 和他的前多伦多大学教授都在谷歌工作。）&lt;br&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;这些成果一出现，深度学习便呈现野火燎原之势。除了谷歌，微软、Facebook 和亚马逊也出现了前瞻的深度学习研究项目。英伟达决定重金投资带有 CUDA 的重点软件生态系统，这也是这一转变的关键促成因素。在英伟达领导 CUDA 研发的 Ian Buck 说，「多年来我们进行了大量投资。现在，很明显的是，我们正受益于这一长期愿景。黄仁勋很久以前就开始在深度学习上发力了。」&lt;br&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;英伟达已经在为深度学习定制最优化硬件，这体现在最新的服务器芯片 Tesla P100 上，它将八块芯片安装在 3 英尺长 5 英寸厚的矩形容器 DGX-1 上，并将其称之为「世界上第一台人工智能超级计算机」。这个价值 13 万美金的机器能进行每秒 170 万亿次浮点运算速度运行，而传统的服务器标准为每秒 250 万亿次浮点运算。八月份时，黄仁勋亲自将其中第一块交付给了 伊隆·马斯克及其在旧金山非营利性人工智能研究组织 OpenAI。&lt;/p&gt;&lt;p&gt;&lt;a class=&quot;video-box&quot; href=&quot;https://link.zhihu.com/?target=https%3A//v.qq.com/x/page/w0351i6r1oo.html&quot; target=&quot;_blank&quot;&gt;              &lt;img class=&quot;thumbnail&quot; src=&quot;http://shp.qpic.cn/qqvideo_ori/0/w0351i6r1oo_228_128/0&quot;&gt;&lt;span class=&quot;content&quot;&gt;                &lt;span class=&quot;title&quot;&gt;英伟达转型之路 - 腾讯视频&lt;span class=&quot;z-ico-extern-gray&quot;&gt;&lt;/span&gt;&lt;span class=&quot;z-ico-extern-blue&quot;&gt;&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;                &lt;span class=&quot;url&quot;&gt;&lt;span class=&quot;z-ico-video&quot;&gt;&lt;/span&gt;https://v.qq.com/x/page/w0351i6r1oo.html&lt;/span&gt;              &lt;/span&gt;            &lt;/a&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;黄仁勋 1963 年出生在台湾，早年就显现出竞争的意识，10 岁时就读于肯塔基州东部乡下了一所寄宿制学校，当时他的父母还在办理移民手续。这是一所混乱的学校，他的室友已经 17 岁了，比他年长 7 岁；当时的他正从一场最后给他留下了 7 个刺伤的打架中恢复。黄仁勋开始痴迷于乒乓球，这成了他逃避混乱环境的一种方式。1978 年，15 岁的黄仁勋在美国乒乓球公开锦标赛中获得初级双打第三名。&lt;br&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;高中时黄仁勋爱上了计算机，后来进入俄勒冈州立大学学习计算机科学和芯片设计，并在那里遇到了未来的妻子 Lori。毕业后，他们搬到了硅谷，黄仁勋在那里为英特尔竞争对手 AMD 工作，这是他第一份设计处理芯片的工作。他没有放弃学业，并于 1992 年获得斯坦福大学电气工程硕士学位。在芯片制造商 LSI 公司工作时，他遇到了 Malachowsky 和 Priem，他们都在 Sun Microsystems 工作。&lt;br&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;那时黄仁勋刚刚 30 岁，三个人开始设想着开创一个图形芯片公司。他们看到了提升基本图形处理上的一个巨大机会，当时的基本图形处理还只能在 PC 端使用。&lt;br&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;英伟达的第一个芯片 NV1 发布于 1995 年，花费了 1000 万美元的开发经费，这笔钱是由 Sequoia Capital 和 Sutter Hill Ventures 资助的。不幸的是，这款芯片试图解决太多的问题，并没有赢得市场的青睐。只有两岁的英伟达到了破产的边缘，他们被迫裁员一半，剩下 40 人左右。但其 1997 年发布的第三个芯片 RIVA 128 却是一个突破性的成功。它比任何其他图形处理器都快了 400％，公司的发展从此步入了正轨。&lt;br&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;不久以后，跟随他们进入这一领域的其它公司的芯片开始打破这一性能记录。接下来的十五年中这一行业经历了激烈的竞争。最后在 20 世纪 90 年代末存在的 70 个 GPU 公司中，只有英伟达和 AMD 生存下来。&lt;br&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;在那段时间里，黄仁勋设法构建了一个健康快乐的团队，这反映其在Just 100 榜单上的排名。黄仁勋十分关心他的员工，在 2015 年职场多样性会议上发表演讲后，他向英伟达少量女性员工讲述了他们在向前攀登时所面临的挑战。育婴假是黄仁勋做出的重大改进。现在，在英伟达，新的父母可以得到 22 个星期的带薪休假，然后用另外 8 个星期的灵活时间过渡回来。&lt;br&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;黄仁勋把很多员工的幸福归功于英伟达现在所正在做的努力。进入深度学习等领域的举措同时也重振了其员工的活力。黄仁勋说：「你的工作和社会的利益之间必须有联系，我们为了使社会受益所做的工作在某种程度上几乎就是科学幻想了，我们希望能够进一步探索推进癌症的治疗，这听起来有点不可思议。」&lt;br&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;英伟达的成功没有被忽视。事实上每个芯片厂商的主要力量都突然投入到实现人工智能梦想上了。许多新兴的创业公司正在设计新类型的深度学习芯片架构，而且芯片市场上的玩家也不是唯一保持兴奋的。深度学习对于未来科技业务至关重要，谷歌以前是英伟达最重要的客户之一，从未制造过自己的芯片，然而现在，它也成了黄仁勋的竞争对手。&lt;br&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;在 5 月份年度开发者大会上，谷歌宣布已经构建了名为张量处理单元（Tensor Processor Unit）的定制芯片，该芯片是为 TensorFlow 及其深度学习框架量身定制的。谷歌表示，它已经为其数据中心配备了这种芯片来改进匹配和搜索结果。&lt;br&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;同样地，另一个英伟达客户微软正在为其数据中心制造自己的芯片：一种被称为可编程门阵列（field-programmable gate array 或 FPGA）的定制芯片，其在制造后可以重新编程，并已被证明在人工智能应用中具有优势。&lt;br&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;半导体行业领军者英特尔似乎非常忌惮英伟达正在取得的进步。英特尔在经历智能手机市场上的失败尝试之后，十分渴望赶上深度学习的潮流。不过它目前缺乏最先进的人工智能研究，所以已经开始狂热地收购了。最近 Intel 兼并了两个人工智能芯片初创公司：Nervana，其在 8 月份的收购中花费了超过 4 亿美元，还有未公开收购金额的 Movidius。去年，英特尔用 167 亿美元拍下了 FPGA 制造商 Altera。&lt;br&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;英特尔正在保护其最赚钱的业务：数据中心，它几乎完全垄断了 99％的市场份额。英伟达目前的芯片还不能取代那些 Intel 处理器，它们暂时只能加速这些处理器。但英特尔显然更喜欢让它的客户完全使用自己的硬件。英特尔计划在2017年推出针对深度学习优化的服务器芯片，即新的 Xeon Phi 处理器。有了 Nervana 团队的技术支持，英特尔现在敢于宣称它能在 2020 年之前让深度学习网络的运算速度加快 100 倍。&lt;br&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;相对于英特尔、AMD 和其他竞争对手，英伟达目前占有很大的先机。但它不能放松，多年来在这个领域它一直是垄断的，不过现在这个市场热闹了起来。「我认为英伟达处于一个很好的位置，有很大的胜算，但我现在还不会给他们让步，」资深技术分析师 Jon Peddie 说。「有太多的人盯着这块领域了。」&lt;br&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;黄仁勋说：「人工智能计算就是计算的未来，只要我们的平台仍是人工智能计算最好的平台，我们就能在许多业务上保持领先地位，GPU 将无处不在。」&lt;br&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;黄仁勋继承了 Intel 老板 Andy Grove 在上个世纪 90 年代发行的畅销书「唯偏执狂才能生存（Only the Paranoid Survive）」中倡导的哲学。「我常常设想想企业会在一个月后倒闭，」这位英伟达的掌舵者说道，「这一点对我来说永远不会改变，这并不是对失败的恐惧，而是对自满情绪真正的恐惧，我并不想让这种自满发生。」&lt;/p&gt;&lt;p&gt;选自&lt;a href=&quot;https://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.forbes.com/sites/aarontilley/2016/11/30/nvidia-deep-learning-ai-intel/%23b71c53b39ccb&quot; class=&quot; wrap external&quot; target=&quot;_blank&quot; rel=&quot;nofollow noreferrer&quot;&gt;福布斯&lt;i class=&quot;icon-external&quot;&gt;&lt;/i&gt;&lt;/a&gt;&lt;strong&gt;作者：Aaron Tilley   &lt;/strong&gt;&lt;strong&gt;机器之心编译&lt;/strong&gt;&lt;/p&gt;</textarea>
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<img src="https://pic4.zhimg.com/v2-2f88bd7607eb73642f03b82c8aa8683b_200x112.png" data-rawwidth="2000" data-rawheight="1503" class="origin_image inline-img zh-lightbox-thumb" data-original="https://pic4.zhimg.com/v2-2f88bd7607eb73642f03b82c8aa8683b_r.png">英伟达联合创始人 Chris Malachowsky 正在加州圣何塞贝律耶沙的一家 Denny's 享用着他的香肠蛋卷，一边小口地啜吸碳烧咖啡。1993 年的 4 月，也就是在这样的一个昏暗的小餐厅里，三位年轻的工程师——Malachowsky、Curtis Priem 以及现在的英伟达总裁黄仁勋…

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<p class="hidden-default"><a class="post-link entry-link" target="_blank" href="https://zhuanlan.zhihu.com/p/24093712">2016-12-01</a></p>
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来自话题: <a href="/topic/19552330" data-hovercard="t$b$19552330" data-token="19552330" data-topicid="707" data-follow="1" data-interest="1" target="_blank" data-za-element-name="Title">程序员</a>

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<h2 class="feed-title"><a target='_blank' class="post-link" href="https://zhuanlan.zhihu.com/p/25428170" data-za-element-name="Title">原来 GitHub 网红是这么混出来的 &amp;&amp; 如何以正确的姿势参与开源项目</a></h2>

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<a href="/people/phodal" data-hovercard="p$t$phodal" class="name author-link"
>phodal</a></span><span title="待我代码编成，娶你为妻可好 @花仲马" class="bio">
待我代码编成，娶你为妻可好 @花仲马
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<div class="post-content" data-author-name="phodal" data-entry-url="https://zhuanlan.zhihu.com/p/25428170">
<textarea class="content hidden">&lt;img src=&quot;https://pic2.zhimg.com/v2-32c4decbcca4db2b7972d3c3389e5fa9_b.jpg&quot; data-rawwidth=&quot;0&quot; data-rawheight=&quot;0&quot; class=&quot;content_image&quot; width=&quot;0&quot;&gt;&lt;p&gt;对于我而言，我会参与的开源项目，一般都是&lt;strong&gt;我正在使用的项目&lt;/strong&gt;——这是一个很重要的大前提。&lt;strong&gt;只有你每天都在用，你才会知道哪里有问题，知道哪里需要改进&lt;/strong&gt;。&lt;/p&gt;&lt;br&gt;&lt;h2&gt;完善文档&lt;/h2&gt;&lt;br&gt;&lt;p&gt;&lt;strong&gt;用这个开源项目，就是最好的入门&lt;/strong&gt;。基于这一个前提，我们再来看看，在这个项目里的新手能做点什么？先给大家看一下，我最早的几次 Pull Request。这些都是我在用这个项目的过程中，发现的问题：&lt;/p&gt;&lt;h3&gt;更新 README&lt;/h3&gt;&lt;img src=&quot;https://pic3.zhimg.com/v2-0b7e515b225724d3530a5724fe509112_b.png&quot; data-rawwidth=&quot;2012&quot; data-rawheight=&quot;1126&quot; class=&quot;origin_image zh-lightbox-thumb&quot; width=&quot;2012&quot; data-original=&quot;https://pic3.zhimg.com/v2-0b7e515b225724d3530a5724fe509112_r.png&quot;&gt;&lt;p&gt;这个项目也是醉了，连个安装方式都没有。&lt;/p&gt;&lt;img src=&quot;https://pic3.zhimg.com/v2-8403c084f16c58217f132e283e2cd83e_b.png&quot; data-rawwidth=&quot;2026&quot; data-rawheight=&quot;1150&quot; class=&quot;origin_image zh-lightbox-thumb&quot; width=&quot;2026&quot; data-original=&quot;https://pic3.zhimg.com/v2-8403c084f16c58217f132e283e2cd83e_r.png&quot;&gt;&lt;p&gt;这个是我在阅读官方文档的时候，发现怎么操作都不对。我才意识到这个文档是有问题的，顺手给了个 Pull Reqeust。这种问题很容易在 README 里找到错误。&lt;strong&gt;修复的成本比较低，而且算是比较严重的错误&lt;/strong&gt;。&lt;/p&gt;&lt;h3&gt;代码中打错字了&lt;/h3&gt;&lt;img src=&quot;https://pic1.zhimg.com/v2-71c48271e4f5f32d7ff01019fb59f3d8_b.png&quot; data-rawwidth=&quot;1080&quot; data-rawheight=&quot;625&quot; class=&quot;origin_image zh-lightbox-thumb&quot; width=&quot;1080&quot; data-original=&quot;https://pic1.zhimg.com/v2-71c48271e4f5f32d7ff01019fb59f3d8_r.png&quot;&gt;&lt;p&gt;给 PageSpeed 的这次 Pull Request 是因为&lt;strong&gt;代码中的一句错误提示的路径不对&lt;/strong&gt;。这虽然算是一个很小的语法错误，但是对于大部分人来说都是一脸懵逼。&lt;/p&gt;&lt;img src=&quot;https://pic1.zhimg.com/v2-71c48271e4f5f32d7ff01019fb59f3d8_b.png&quot; data-rawwidth=&quot;1080&quot; data-rawheight=&quot;625&quot; 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data-rawwidth=&quot;2048&quot; data-rawheight=&quot;1314&quot; class=&quot;origin_image zh-lightbox-thumb&quot; width=&quot;2048&quot; data-original=&quot;https://pic2.zhimg.com/v2-30e0949d899460bfcee68ffb039016a1_r.png&quot;&gt;对于一些插件来说，它们都只有英语，而没有中文翻译——毕竟中文对于外国人蛮难的。这个时候，就可以添加一些中文翻译。又或者是相似的修复一些中文的语法问题：&lt;img src=&quot;https://pic3.zhimg.com/v2-dd7263b76b5f2e2f793ba69bd9f019fe_b.png&quot; data-rawwidth=&quot;2024&quot; data-rawheight=&quot;1218&quot; class=&quot;origin_image zh-lightbox-thumb&quot; width=&quot;2024&quot; data-original=&quot;https://pic3.zhimg.com/v2-dd7263b76b5f2e2f793ba69bd9f019fe_r.png&quot;&gt;&lt;br&gt;&lt;h3&gt;深入到项目来实现功能&lt;/h3&gt;&lt;p&gt;大部分的开源项目都会有 Roadmap 和 Issues 列表，按上面的内容去试图实现功能就可以了。&lt;/p&gt;&lt;p&gt;blabla，我没啥实战经验——主要是平时自己想玩的东西比较多。&lt;/p&gt;&lt;br&gt;&lt;br&gt;&lt;p&gt;答案最早来源于，我的小密圈【Phodal】上的相关提问~~，欢迎加入我的小密圈。&lt;/p&gt;&lt;br&gt;&lt;p&gt;&lt;a href=&quot;http://link.zhihu.com/?target=https%3A//wx.xiaomiquan.com/mweb/views/joingroup/join_group.html%3Fgroup_id%3D8421115422%26secret%3Dg6pdt8ffwxxt2nmf0qh2e3wbh8w0diiu%26extra%3Dd962a3de2e1f1a701f109c50f79e5acd067c719531be43805be4951581a38830&quot; class=&quot; external&quot; target=&quot;_blank&quot; rel=&quot;nofollow noreferrer&quot;&gt;&lt;span class=&quot;invisible&quot;&gt;https://&lt;/span&gt;&lt;span class=&quot;visible&quot;&gt;wx.xiaomiquan.com/mweb/&lt;/span&gt;&lt;span class=&quot;invisible&quot;&gt;views/joingroup/join_group.html?group_id=8421115422&amp;amp;secret=g6pdt8ffwxxt2nmf0qh2e3wbh8w0diiu&amp;amp;extra=d962a3de2e1f1a701f109c50f79e5acd067c719531be43805be4951581a38830&lt;/span&gt;&lt;span class=&quot;ellipsis&quot;&gt;&lt;/span&gt;&lt;i class=&quot;icon-external&quot;&gt;&lt;/i&gt;&lt;/a&gt; (二维码自动识别)&lt;/p&gt;</textarea>
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<img src="https://pic3.zhimg.com/v2-0b7e515b225724d3530a5724fe509112_200x112.png" data-rawwidth="2012" data-rawheight="1126" class="origin_image inline-img zh-lightbox-thumb" data-original="https://pic3.zhimg.com/v2-0b7e515b225724d3530a5724fe509112_r.png">对于我而言，我会参与的开源项目，一般都是<strong>我正在使用的项目</strong>——这是一个很重要的大前提。<strong>只有你每天都在用，你才会知道哪里有问题，知道哪里需要改进</strong>。 完善文档 <strong>用这个开源项目，就是最好的入门</strong>。基于这一个前提，我们再来看看，在这个项目里的新手能做点…

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